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 로맨스 스캠에서 카메라에 주로 비춰진 사진을 조사해 집어넣어 유사도 판단에 사용할 수 있도록 구성했습니다.
 다음과 같이 사용할 수 있습니다
 ```python
-def cnn_similarity_analysis(image):
-    img_array = preprocess_image(image)
-    reconstructed_img = cnn_model.predict(img_array)
-    
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+from PIL import Image
+import requests
+
+# CNN 모델 다운로드 및 로드
+model_url = "https://huggingface.co/gihakkk/CNN_modle/resolve/main/cnn_similarity_model.keras"
+model_path = "cnn_similarity_model.keras"
+
+# 모델 파일 다운로드
+response = requests.get(model_url)
+with open(model_path, "wb") as f:
+    f.write(response.content)
+
+# Keras 모델 로드
+cnn_model = tf.keras.models.load_model(model_path)
+
+# 이미지 전처리 함수
+def preprocess_image(image_path):
     try:
-        psnr_value = calculate_psnr(img_array, reconstructed_img)
-        return psnr_value > 18  # 임계값 기준 유사도 판단
-    except ValueError as e:
-        return False
+        img = Image.open(image_path).convert('RGB')
+        img = img.resize((224, 224))  # 모델이 요구하는 크기
+        img_array = np.array(img) / 255.0
+        img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
+        return img_array
+    except Exception as e:
+        print(f"Error processing image: {e}")
+
+# 이미지 예측 함수
+def predict_image(image_path):
+    img_array = preprocess_image(image_path)
+    if img_array is not None:
+        predictions = cnn_model.predict(img_array)
+        return predictions
+    else:
+        return "Image preprocessing failed."
+
+# 테스트 이미지 예측
+image_path = r'이미지 입력 경로'    #원하는 이미지 위치
+prediction_result = predict_image(image_path)
+print("Prediction:", prediction_result)
+
 ```